Zacznij terazZacznij za darmo

Wyświetlanie dominujących kolorów

Poniższy obraz został wczytany za pomocą funkcji imread() z klasy image biblioteki matplotlib.

Aby wyświetlić dominujące kolory, przekształć kolory centrów skupień na ich surowe wartości, a następnie przelicz je do zakresu 0–1, korzystając z poniższego wzoru: converted_pixel = standardized_pixel * pixel_std / 255

Wartości RGB są przechowywane w DataFrame o nazwie batman_df. Przeskalowane wartości RGB znajdują się w kolumnach scaled_red, scaled_blue i scaled_green. Centra skupień są zapisane w zmiennej cluster_centers, która została wygenerowana za pomocą funkcji kmeans() z trzema skupieniami.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Analiza skupień w Pythonie

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

  • Oblicz odchylenia standardowe każdego koloru z DataFrame i zapisz je w zmiennych r_std, g_std, b_std.
  • Dla każdego centrum skupienia przekształć ustandaryzowane wartości RGB na przeskalowane wartości z zakresu 0–1.
  • Wyświetl kolory centrów skupień.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# Get standard deviations of each color
____, ____, ____ = batman_df[['red', 'green', 'blue']].___()

for cluster_center in cluster_centers:
    scaled_r, scaled_g, scaled_b = cluster_center
    # Convert each standardized value to scaled value
    colors.append((
        scaled_r * ____ / ____,
        scaled_g * ____ / ____,
        scaled_b * ____ / ____
    ))

# Display colors of cluster centers
plt.____(____)
plt.show()
Edytuj i uruchom kod